我試圖
二、無：
df$predict <- predict(m9, newdata = df, re.form = NA)
ggplot(df[1:31,], aes(MINUTES, predict, color = factor(ID)))
geom_line(color = 'black')
geom_point(data = dat, aes(y = r))
guides(color = guide_none())
如果您實際上是在尋找使用樣條曲線的平滑擬合，那么您可以執行以下操作：
m9 <- lmer(r ~ splines::bs(MINUTES, knots = c(5)) ( 1 | ID) ,
data = dat )
df <- data.frame(MINUTES = rep(seq(0, 30, 0.1), length(unique(dat$ID))),
ID = rep(unique(dat$ID), each = 301))
df$predict <- predict(m9, newdata = df, re.form = NA)
ggplot(df[1:301,], aes(MINUTES, predict, color = factor(ID)))
geom_line(color = 'black', linetype = 2)
geom_point(data = dat, aes(y = r))
guides(color = guide_none())
uj5u.com熱心網友回復：
要獲得具有置信區間的預測，您應該使用可以計算模型置信區間的附加包之一（emmeans、effects、等） （請注意，這些 CI 以隨機效應估計為條件，即它們僅考慮固定效應系數估計的不確定性；如果您想了解這些計算是如何作業的，或者自己構建它們，請參閱
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/net/525515.html
標籤：r混合模型样条
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